SaaS 公司如何预测他们的客户流失

已发表: 2020-07-05

客户保留是任何采用基于订阅的模式的企业的重要支柱。 对于电信公司和其他服务提供商而言，留住客户很重要。 对于 SaaS 公司来说，这是他们生存的关键。

SaaS 商业模式依赖于从客户那里获得经常性收入。 他们必须在其一生中为公司提供稳定的现金流。 因此，延长客户生命周期是 SaaS 公司扩大规模的关键方式。 这与向新客户营销和推广他们的网站一样重要——如果不是更重要的话。

一旦客户放弃了您的 SaaS 公司，就很难将他们赢回来。 他们已经对您的服务做出了决定，毫无疑问，他们还有其他选择可以求助。 因此，最好的客户保留是主动的。 您必须尽可能让客户满意。 这有助于消除他们将习俗带到别处的风险。

但是，您如何知道任何一位客户将他们的业务转给竞争对手的可能性有多大？ 您如何找出您需要重点关注哪些客户？ 答案可能是通过客户流失预测和分析。

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什么是客户流失及其重要性？

客户流失是指客户（主要是某项服务的订户）放弃企业的名称。 当客户未能续订服务时，他们就流失了。 如果他们主动终止订阅，他们也会流失。

客户流失指标是 SaaS 业务的关键。 为取得成功，公司必须将客户流失率降至最低。 每个放弃公司的客户都会以两种不同的方式损害公司的底线。

首先，公司失去了从客户订阅中获得的固定收入。 最重要的是，公司还必须在营销和促销方面投入更多资金以取代客户。 如果他们允许客户群缩小，营业额和利润将开始快速下降。

客户流失的原因有很多。 与您的业务或服务有关的糟糕经历通常会导致客户流失。 在其他情况下，简单的服务疲劳可以解释客户流失。 随着时间的推移，服务用户可能会发现服务不再满足他们的需求。

不管是什么原因，客户流失是任何 SaaS 公司都必须处理的问题。 如果任其发展，它会很快失控。 正如 HubSpot 服务中心总经理 Michael Redbord 所解释的那样：

“在基于订阅的业务中，即使是很小的月度/季度流失率也会随着时间的推移迅速复合。 仅 1% 的月度流失转化为近 12% 的年流失率。 鉴于获得新客户的成本远高于保留现有客户的成本，因此客户流失率高的企业将很快发现自己陷入财务困境。”

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那么，如果您能够预测并预防客户流失，那不是很好吗？

预测客户流失的困难和重要性

客户保留和客户获取是应对客户流失的两种选择。 公司必须设法防止客户离开或吸引新客户加入。 理想情况下，他们希望增加更多的新客户而不是离开。 此外，留住客户通常比获取客户更具成本效益。

然而，许多公司仍然倾向于收购。 那是因为他们知道如何、何时以及在哪里向新客户推销他们的产品。 了解提高客户保留率的最佳方法比较棘手。 这需要更多的时间和精力。

企业无法在每个客户身上花费那么多时间和精力——更不用说财务了。 那是不可行的。 他们需要提前预测有流失风险的客户。 然后，他们可以将保留工作重点放在这些人身上。

我们刚才描述的是客户流失预测。 这是一个通过尖端数据收集和分析工具实现的过程。 通过收集数据并从中开发模型，您可以确定最有可能离开的客户。 有了这些知识，你就可以做任何必要的事情来阻止他们这样做。

继续阅读，您将了解一种执行宝贵的客户流失预测和分析的简单方法。

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如何进行客户流失预测和分析

客户流失预测的工作原理很简单。 您可以根据客户最近如何使用您的服务来预测客户流失的可能性。 您要回答客户是否会在特定时期内离开。 即，他们是否会在下个月内取消订阅？

这种预测的结果将是“是”或“否”的答案。 任何回答为“是”的客户，您都可以联系并努力改变该答案。 如果“是”或“否”的答案是流程的输出，那么有关服务使用情况的客户数据就是输入。 那么，收集数据是客户流失预测和分析三步流程的第一步：

  1. 收集数据
  2. 从数据集创建预测模型
  3. 使用模型预测客户流失

收集数据

您将要创建的预测模型利用了机器学习。 机器学习是一种基于人工智能的数据分析技术。 解释该过程的最简单方法是通过模式识别。 模型经过“训练”，因此它们可以识别和识别数据中的模式。

“训练”过程涉及为模型提供尽可能多的数据。 然后它识别数据之间的模式和关系。 最终，该模型可以将它“学到”的东西应用到它得到的任何新数据集上。 因此，它能够根据过去的模式预测未来可能采取的行动。

客户流失预测的第一步是收集数据来训练您的模型。 您需要的数据应该与已经离开和未离开您公司的现有或以前的客户相关。 这样，您就可以比较所有当前和未来客户流失和未流失客户的数据。

您的数据需要包含尽可能多的客户信息。 每条客户信息称为一个特征。 您可以收集的客户特征越多，您的模型就会越准确。 毕竟，它将能够识别与更广泛的特征相关的模式。

对于客户流失预测，有四个主要方面需要关注：

  • 客户特征——这是与每个客户的个人特征相关的数据。 它可以包括从年龄和性别到教育水平和收入的任何内容。
  • 支持功能 –有关客户如何与您的客户支持互动的信息。 这些数据可以包括他们联系您的支持人员的频率或他们查询的主题。
  • 使用特征——您可以收集的关于每个客户如何使用您的服务的任何数据。 例如，他们登录的频率或自上次登录以来已有多长时间。 如果您可以收集有关他们在您的应用上花费了多长时间或他们在您的应用上执行了哪些操作的信息，那就更好了。
  • 上下文特征——这是您可以收集的所有其他数据的全部。 例如，您知道他们通过哪种类型的设备访问您的服务吗？ 您能确定他们联系最多的客户支持代理吗？

客户流失预测是关于寻找可能很快离开您的客户。 收集数据时，您需要量化“很快”。 确定您希望模型回答的确切问题。 是吗：

  1. 客户会在一个月内流失吗？
  2. 客户会在三个月内流失吗？
  3. 客户会在六个月内流失吗？

您选择的确切问题取决于您的业务。 必须对其进行定义，这样您才能收集正确的数据来训练您的模型。 以上面的问题“a)”为例。 如果这是您想要回答的问题，则需要包括历史客户数据。

此信息可用于预测现有客户的行为。 您的功能应该与过去和现在的客户活动相关。

为了便于将数据用于预测模型，您需要创建一个 CSV 文件。 该文件应该有一行对应每个客户，一列对应每个功能。 关于客户流失的“是”或“否”输出应构成这些列之一。 该文件可能类似于上图。

创建预测模型

不要让到目前为止关于数据、机器学习和预测建模的所有讨论让您失望。 一旦您收集了数据，客户流失预测的困难部分就已经过去了。 从现在开始，您可以依靠预测服务为您完成硬码。

您可以选择几种预测服务：

  • 谷歌云机器学习引擎
  • 大机器学习

这两种服务都根据您上传给它们的数据创建预测模型。 上传您创建的 CSV 文件，他们会为您完成剩下的工作。 您可以在此处查看有关如何使用 BigML 构建预测模型的更多详细信息。

您最终得到的是模型的“决策树”可视化。 它看起来像这样：

树上的每个彩色圆圈代表一个与您的客户特征相关的问题。 每个分支代表一个可能的答案。 一直走到底部，您会发现一个带有最终输出值的圆圈。 在客户流失的情况下，就是客户是否流失。

使用模型预测客户流失

您现在拥有一个模型，可以识别和理解客户流失数据中的模式。 你现在需要的是用它来做出预测。 为此，您首先必须收集与现有客户相关的当前数据。

该数据需要与用于构建模型的数据相匹配，但它不包括流失的“是”或“否”输出。 然后，您可以将新数据上传到您选择的预测服务。 这与上传原始 CSV 文件的方式相同。

从那里开始，生成预测的方式因您使用的服务而异。 再次以 BigML 为例，您需要遵循以下简单的步骤：

  1. 访问您的模型并从闪电图标菜单中选择“批量预测”。
  2. 然后您会看到两个下拉菜单。 在左侧选择您的模型，在右侧选择您的新客户数据集。
  3. 单击“配置”选项，然后选择“输出设置”。
  4. 然后，您可以定制您想要查看预测的方式。 您想要选择 CSV 文件输出，然后根据需要调整该文件的显示。
  5. 单击绿色的“预测”按钮。 在下一页上，单击“下载批量预测”。
  6. 然后您将拥有一个可以使用任何电子表格程序打开的文件。 您的模型对哪些客户将在您选择的时间范围内流失的预测将显示在“流失”列中。

就这样，您得到了一份存在流失风险的客户列表。 这些是您需要联系的客户。 他们是您可以集中精力保留客户的客户。

即使他们中的一个人可能已经离开，但即使是说服他们留下来，您也可以在不花费与获得新客户一样多的金钱、时间或精力的情况下改变您的底线。

客户流失预测与分析； 主动保留客户

客户流失预测和分析有助于提高客户保留率。 作为 SaaS 企业，进行此类改进可能是成功与失败之间的区别。

减少客户流失是您保持每月收入稳定的方法，即使您正在努力吸引新客户。 这也是您如何从客户获取中获得最大利益的方法。 毕竟，赢得的新客户不仅仅会取代您失去的客户。 他们将增加您的客户群并帮助您扩大公司规模。

客户流失预测的美妙之处在于它可以让您主动保留客户。 您可以了解客户何时可能要离开您。

这使您可以采取措施让他们留在船上。 您可以伸出援手并解决可能导致客户流失的问题——所有这一切只需收集数据并将其插入智能预测服务即可。